都说同行是冤家，这句话在大洋彼岸的美国也成立。

还有 1 天时间，特斯拉就要在奥斯汀把 Cybercab 从 PPT 搬上舞台了。这台车没有方向盘、没有踏板、没有后视镜，被媒体们称为 " 三无 " 车型。

巧合的是，针对这台 " 三无 "Robotaxi 发布前夕，贵为 Robotaxi 王者的 Waymo 却在 8 月 26 日发布了一篇 " 不点名 " 的檄文。当天，Waymo 车载软件副总裁 Srikanth Thirumalai 发了一篇长博客《从 2 亿多英里完全自动驾驶里程中获得的 10 条 AI 经验》。

光看标题，会让人以为这是一篇纯技术分享。但盯着读两遍，就会发现它一个字都没提特斯拉，却又像是在特斯拉脑门上敲黑板：你看好了，我说的就是你。

The Verge 替大家点破了这层窗户纸：Waymo 没点名特斯拉，" 但它真的不需要点名 "。

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十条经验，三刀砍向特斯拉

把这篇博客拆开看，Thirumalai 真正动手的有三刀，刀刀砍在特斯拉技术路线的命门上。

第一刀：纯视觉不够。Waymo 在超过 2 亿英里的实际无人驾驶经验后给出结论：要安全、大规模部署完全自动驾驶，必须同时结合摄像头、激光雷达与毫米波雷达。三种传感器各司其职——激光雷达提供毫米级精度的三维几何，摄像头负责读标牌、辨信号灯颜色，雷达则是 " 动态哨兵 "，能穿透大雨、浓雾和扬尘追踪速度。

Waymo 的逻辑很直白：没有冗余，就没有可信赖的安全。任何单一传感器都无法复制这种 " 丰富的、冗余的世界视图 "。

特斯拉恰恰走在反面。马斯克 2019 年就把激光雷达称为 " 注定失败的徒劳之举 "，2021 年拿掉毫米波雷达，2022 年拿掉超声波传感器，把纯视觉路线推到了极致。

第二刀：警惕纯端到端的 " 黑箱 "。Waymo 在博文里说了一句很重的话："AI 很强大，但不是魔法。" 纯粹的端到端架构（原始像素直接输出转向指令）存在难以审计的黑箱风险。

Waymo 的做法是：在 AI 实时产生驾驶决策之外，额外搭建一层独立的车载校验系统，依据物理规律和交通法规，对每一条行驶轨迹做实时校验，充当 " 硬后盾 "。

特斯拉过去两年恰恰在全力推进端到端，FSD V14 和 V15 的核心卖点，就是 " 端到端神经网络 "。

第三刀：L2 升 L4 是 " 虚假的山顶 "（false summit）。这是最致命的一刀。Waymo 认为，真正的 L4 必须是从零构建、专门训练的系统。无论是数十亿英里的模拟里程，还是数百万英里的 " 有人监督 " 里程，都无法复制系统在无人备份情况下学到的经验—— " 系统只有在独自承担驾驶任务时，才能真正成熟 "。

特斯拉做的，恰恰是用 L2 的数据飞轮去论证 L4 的可能性：数百万辆客户车辆在人类司机监督下采集数据，训练 FSD。

Thirumalai 在接受 Axios 采访时留下了一句被广泛传播的话："AI 只能理解它看到的东西，如果你根本看不到，AI 也无能为力。"

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进攻式防守：Waymo 心里其实有点慌

8 月 26 日发博客，9 月 3 日 Cybercab 发布。这个时间点，要说 Waymo 不是故意的，没人信。但与其说这是 " 狙击 "，不如说是一场漂亮的 " 进攻式防守 "。

何为进攻式防守？就是你明明手里有粮，心里却开始发慌，于是先下手为强，把对方的路堵死。

Waymo 慌什么？第一，特斯拉真的要来了。内华达州 8 月 20 日刚通过决议，允许特斯拉、Waymo 和 Uber 在克拉克县一起跑付费 Robotaxi。以前 Waymo 是 " 独家选手 "，现在特斯拉要进场抢同一个赛道。第二，特斯拉的 Cybercab 成本太吓人了。单车成本压到 2.3-2.5 万美元。而一台顶配的 Waymo 车辆，传感器加改装，成本足够买好几辆 Cybercab。更恐怖的是，Cybercab 的量产运营成本约 0.2-0.25 美元 / 英里，接近传统网约车的 20%。

当然，Waymo 手里也有一张王牌：2.2 亿英里的真实运营里程。特斯拉呢？38 万英里。差了 580 倍。这就像老司机和新手司机一起上高速，新手说 " 我开得比你快 "，老司机只说了一句：" 我开过的路，比你吃过的盐还多。"

但让 Waymo 发慌的是，这张王牌或许并没有他们想象的那么无坚不摧。Waymo 的 2.2 亿英里，是一城一城、近十年磨出来的被验证过的里程。特斯拉的 38 万英里，是半年内靠车队扩张攒出来的。

马斯克想的很清楚。真实路况数据靠车海战术攒，车海战术靠工厂产能供。Cybercab 在德州工厂规划年产能超过 12.5 万辆。如果 12 万辆车全上路，按每天每辆 200 英里估算，一年就是 90 多亿英里，一周就能抹平与 Waymo 的差距。

所以特斯拉赌的从来不是路测里程，而是产能。

当然，Waymo 肯定也看透了这层。所以这次出手，方向非常精准：不跟你拼成本，不跟你拼产能，就跟你拼 " 安全 "。你特斯拉不是要证明纯视觉也能 L4 吗？我就用 2.2 亿英里的数据告诉你：纯视觉不够，端到端是黑箱，L2 升 L4 是虚假山顶。这每一刀，都是往特斯拉最疼的地方捅。

更重要的是，Waymo 在抢定义权。一旦让特斯拉把 "Robotaxi= 纯视觉 + 端到端 " 的叙事立住，Waymo 这套激光雷达 + 毫米波雷达的重资产方案，就会被资本市场和监管者抛弃。新泽西州还在审法案，考虑只让多传感器 Robotaxi 合法上路—— Waymo 必须趁着监管还没定型，用数据把 " 多传感器 = 安全 " 焊死。这是技术路线的话语权，也是商业模式的生死线。

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Waymo 说得对吗？

现在就说孰对孰错，恐怕还言之过早。

不过 Waymo 的 " 三刀 " 漂洋过海，砍在特斯拉身上，但放在中国语境里看，竟意外地引发了一场 " 隔着太平洋的共鸣 " ——国内主流声音，至少在激光雷达和端到端黑箱这两个问题上，与 Waymo 高度同频；唯独在 "L2 能否通往 L4" 这件事上，国内分歧远比 Waymo 那篇博客复杂。

在激光雷达 vs 纯视觉这个问题上，中国不少玩家站在 Waymo 这边。

比如华为智能汽车解决方案 BU 首席执行官靳玉志的态度就很明确：" 行业要走向 L3、L4 自动驾驶，激光雷达是必需的。"

小马智行 CEO 彭军说得更直接：" 对于 L4 级别的自动驾驶技术，纯视觉很难实现完全安全。"

国内的主流共识其实是：纯视觉在中低端车型上可以作为成本最优解，但激光雷达决定的是智能驾驶的上限。更重要的是，激光雷达可以在摄像头难以解决的场景下给到更大的安全冗余。

在端到端的黑箱问题上，奇瑞汽车董事长尹同跃在乌镇车联夜话上说了一段很有代表性的话：" 智能驾驶，尤其是端到端技术路线，其决策逻辑必须可理解、可复现，绝不能是 ' 黑箱 '，否则我们不敢贸然应用。"

当然，端到端并非完全不可解释。文远知行创始人兼首席执行官韩旭在接受太平洋汽车《深海 Talk》栏目专访时表示，端到端并非不能解释，而是解释成本巨高。

对于 L2 能否通往 L4，国内分歧其实也很大。彭军曾把 L2 和 L4 的关系类比为 " 踢足球与打篮球、短跑与长跑 " ——两种本质不同的产品。他指出，L2 系统依赖驾驶员持续监控并随时接管，而 L4 系统必须实现特定区域内全时段、全天气条件下的持续自主运行，技术验证体系截然不同。即便在 L2 领域表现优异，但该能力不能直接迁移至 L4 级别。

与小马智行一直深耕 L4 不同，同样是从 L4 起步的 Momenta、文远知行和元戎启行则早已布局 L2。Momenta CEO 曹旭东将其称之为一个飞轮两条腿。

值得一提的是，作为特斯拉在中国最 " 忠实 " 的门徒，小鹏汽车走的也是从 L2 到 L4 的路子。就在今年 7 月份，小鹏汽车官方微博还发布了一段视频：何小鹏与 Robotaxi 业务部负责人袁婷婷完成首单内测——线上下单、车辆接驾、行程送达，全流程一次跑通。

由此可见，不论是在大洋彼岸的美国，还是在大洋这头的中国。Waymo 抛出的三个问题，都没有统一答案。

4

尾声：对错未分，胜负难料

尽管说对错还为时尚早，但毫无疑问，Robotaxi 的路线之战已经打响。

9 月 3 日的 Cybercab 发布会，将成为全球 Robotaxi 产业的临界点。Waymo 用 2 亿英里证明多传感器融合可以跑通 L4，特斯拉要用 Cybercab 证明纯视觉也能跑通 L4。

至于最终鹿死谁手，仍未可知。

（图 / 文 / 摄：太平洋汽车 喻钦涛）